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基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景第8-9页
   ·城市时用水量预测国内外研究进展第9-11页
   ·存在的问题与不足第11-12页
   ·本文的主要工作第12-13页
   ·本章小结第13-14页
第二章 时用水量观测序列的混沌特性分析第14-27页
   ·引言第14-15页
   ·混沌相空间重构第15-19页
     ·最佳延迟时间τ第15-17页
     ·最佳嵌入维数m第17-19页
   ·最大Lyapunov指数计算方法第19-22页
     ·Lyapunov指数定义第19-20页
     ·混沌与Lyapunov指数关系第20-21页
     ·改进Rosenstein算法第21-22页
   ·实例分析第22-25页
   ·本章小结第25-27页
第三章 单一混沌预测方法性能比较第27-42页
   ·引言第27页
   ·单一混沌预测方法第27-34页
     ·改进加权一阶局域法第27-30页
     ·径向基函数神经网络预测法(RBF)第30-32页
     ·Volterra滤波器预测法第32-34页
   ·实例分析第34-41页
     ·模型预测结果评价指标第34页
     ·经典混沌序列预测结果分析讨论第34-37页
     ·实际时用水量序列预测结果分析讨论第37-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测第42-60页
   ·引言第42页
   ·组合预测方法第42-44页
     ·组合预测思想第42-43页
     ·线性最优组合预测模型第43-44页
   ·基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测模型第44-49页
     ·最小二乘支持向量机(LSSVM)第45-46页
     ·LSSVM参数优化第46-48页
     ·基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测模型第48-49页
   ·实例分析第49-53页
   ·供水系统优化调度第53-59页
     ·供水管网系统调度建模第53-56页
     ·供水管网系统优化调度结果分析第56-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 全文总结与展望第60-62页
   ·全文总结第60-61页
   ·展望第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
在校期间发表学术论文和科研成果第66页

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